Ljung－Box検定について

質問

現在，大学の課題で時系列解析を行っています。
ある時系列についてモデルを構築し，実際の観測値についてあてはめを行い，その残差を評価するのが目的なのですが，同定したモデルの評価のひとつとして「Ljung-Box検定」なるものを行います。
これは「残差に自己相関なし」を帰無仮説としているのですが，モデルの評価としてなぜこのような検定を咬ませるのかがいまいち理解できないでいます・・。とある文献によればモデルが実際の現象（時系列）をより良く表現できている場合には残差系列がホワイトノイズ（自己相関がなし）に近くなると記述があったのですが・・・。それならばなぜそのこと（残差系列＝自己相関なし）がモデルのあてはまりの評価として採用できるのかがいまいち分かりません。
　このあたりの分野は専門外かつ浅学なのもので，質問文にも不備があるかも知れませんが，もしご理解いただければ簡素でもかまいませんので理由も付してご回答のほどよろしくお願いします。

回答No.1

s_nak

時系列データの残差に自己相関があると、古典的回帰分析の結果得られる推計パラメータがBLUE（最良不偏推定量）にならないからです。